【技术实现步骤摘要】
本申请涉及能源或其他相关领域，具体而言，涉及一种电池使用时限的预测方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、随着全球对可持续能源需求的不断增长，储能技术在平衡电力供需、稳定电网以及促进能源转型中扮演着越来越重要的角色，储能电池作为能量存储和转换的核心组成部分，在广泛应用于家庭和商业能源管理系统中，能够有效捕获、存储和释放能量，此外，储能电池还具备大规模电网中提供频率调节、峰值负载管理以及紧急备用电源等功能，但由于可再生能源存在间歇性和不可预测性，储能电池性能的衰退和剩余寿命的准确预测不仅关系到电池的使用安全，更直接影响到整体系统的经济性和可靠性，因此，对电池进行高效且精确的性能预测变得愈发重要。
2、电池的健康状态，包括剩余寿命，是储能系统管理中需要重点监测的参数。电池性能衰退率和寿命预测的准确性对于优化电池使用、预防故障、减少维护成本以及实现高效能源调度至关重要。然而储能电池在充放电过程中，产生的电化学反应、温度变化、循环次数以及使用环境等都会对电池的寿命和性能产生显著影响，例如，电池的充放电过程涉及复杂的电化学反应，这些反...
【技术保护点】
1.一种电池使用时限的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一电池数据进行聚类处理，得到联合分布特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二电池数据进行尺度分解，得到频率分量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述时间序列预测模型为长短期记忆网络模型的情况下，所述频率分量包括第一频率分量和第二频率分量，所述长短期记忆网络模型用于对所述第一频率分量进行处理，将所述频率分量数据输入时间序列预测模型，输出第二容量预测数据包括：
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种电池使用时限的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一电池数据进行聚类处理，得到联合分布特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二电池数据进行尺度分解，得到频率分量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述时间序列预测模型为长短期记忆网络模型的情况下，所述频率分量包括第一频率分量和第二频率分量，所述长短期记忆网络模型用于对所述第一频率分量进行处理，将所述频率分量数据输入时间序列预测模型，输出第二容量预测数据包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述时间序列预测模型为自回归移动平均模型的情况下，所述频率分量包括第一频率分量和第二频率分量，所述自回归移动平均模型用于对所述第二频率分量进行处理，将所述频率分量数据输入时间序列预测模型，输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：金渊，陈慧敏，张宝群，林涛，陈泽西，戴罕奇，王大为，王洪彪，王芳，张倩，李永达，焦然，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。